Hoy en día, el modelo de negocio de muchas empresas depende en mayor o menor medida de un algoritmo. Por eso es tan importante tener la certeza de que el algoritmo toma decisiones optimizadas, que generan un impacto real en el negocio.
Con el fin de conseguir una visión integral del gobierno de la inteligencia, es necesario añadir la óptica financiera a la gestión técnica de la inteligencia. La razón es sencilla: una empresa invierte en analítica porque espera un retorno. Por lo tanto, los algoritmos deben ser gestionados como un activo financiero más: implican inversiones y beneficios, su valor fluctúa durante todo su ciclo de vida y tienen un coste de mantenimiento.
Surge así un nuevo concepto financiero: la cartera de modelos algorítmicos. Como en cualquier otra cartera de inversiones, los algoritmos quedan asociados a riesgos, retornos y distribución de recursos. La combinación de los KPIs técnicos y financieros brindará la visión holística de la aportación del modelo algorítmico, y permitirá a la empresa decidir cómo asignar los recursos financieros a los activos inteligentes. Los recursos económicos son limitados, y por eso es vital estimar con precisión el ROI de los algoritmos.
Para que este modelo integral funcione se necesita una evolución en el rol del CDO. Sus competencias deben pasar de meramente técnicas a gestionar una unidad coste-beneficio. El CDO adquiere nuevas responsabilidades, evolucionando desde un gobernador de los datos a un gobernador de la algoritmia. Su papel será clave en la toma de decisiones de inversión o desinversión para cada uno de los modelos algorítmicos incluidos en la cartera.
Finalmente, la medición del Return On Intelligence permitirá optimizar las decisiones a nivel C-Suite (dónde invertir, dónde reforzar, cuánto diversificar, etc.). Con toda la información técnica y financiera en la mano, la empresa podrá finalmente extraer el máximo valor de su inversión en inteligencia.
